¿Cómo se usa la teoría de juegos en la IA?

Juegos como Ajedrez, Go, Jeopardy, etc. son una fuente importante de inspiración para la investigación de IA. El éxito en IA está estrechamente relacionado con la teoría de juegos. Hay varios aspectos de la teoría de juegos que podrían ayudar a comprender mejor los sistemas de IA.

Cuando cualquier problema de IA involucra a más de un participante, la teoría del juego puede ser increíblemente eficaz. Se podría utilizar para optimizar la decisión de un participante para obtener la máxima utilidad.

En términos generales, hay tres aspectos de la teoría de juegos en IA

  1. Juego: considera el diseño de métodos automatizados para jugar juegos competitivos populares entre los humanos. Se centra en ampliar las ideas clásicas de la teoría de juegos a los enormes dominios necesarios para modelar estas configuraciones; ampliar estas ideas para tratar con las aproximaciones introducidas por esta escala; y abordar el problema prescriptivo de cómo debe actuar un agente cuando no está seguro de que su oponente sea perfectamente racional. T
  2. Elección social: la agregación de preferencias entre los agentes, ya sea a través de un esquema de votación explícito o implícitamente a través de un mercado de predicción
  3. Diseño del mecanismo: el diseño del mecanismo es una herramienta importante para razonar sobre la asignación de recursos escasos en sistemas multiagente, y sobre el diseño de protocolos no cooperativos en general. Se trata del diseño de protocolos para la toma de decisiones entre clientes no cooperativos

Referir un buen blog para una lectura detallada

Teoría de juegos e inteligencia artificial – Jesus Rodriguez – Medium

( https://medium.com/@jrodthoughts… )

Los pagadores pueden ser diferentes redes neuronales que se entrenan jugando entre ellos (o entre sí) para mejorar. Un gran ejemplo práctico de esto son las Redes Adversarias Generativas, en las cuales un modelo Generativo aprende a generar muestras realistas al tratar de engañar a un modelo Discriminativo en un juego minimax.

El básico es el árbol del juego.

La IA intentará encontrar el camino más óptimo, ese es el camino que la IA puede ganar.

En caso de que el juego sea demasiado complejo, se utiliza la poda, como la poda alfa-beta.